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하천 녹조 모니터링을 위한 드론 다중분광영상의 분광지수 적용성 평가 (Application of Spectral Indices to Drone-based Multispectral Remote Sensing for Algal Bloom Monitoring in the River)

  • 최은영;정경미;윤종수;장정희;김미정;이호중
    • 대한원격탐사학회지
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    • 제37권3호
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    • pp.419-430
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    • 2021
  • 신속하게 면단위(2-Dimension)로 하천의 녹조 우심지역을 관측하기 위해 드론 다중분광영상을 이용한 분석기법을 연구하였다. 드론은 항공기나 위성에 비해 관측 면적이 작지만 높은 공간해상도와 현장접근 및 데이터 획득 용이성, 대기에 의한 간섭 저감, 다중분광센서를 이용한 신속한 자료처리로 녹조 모니터링 효율성을 향상시킬 수 있을 것으로 보고 있다. 이러한 드론의 다중분광센서 영상으로 하천의 녹조발생 현황을 모니터링하기 위해 광합성 색소에 의한 분광특성을 반영하는 분광지수들을 비교 분석하고 Chlorophyll-a(Chl-a) 농도 추정식에 적용 가능성을 평가하였다. 주로 Red-edge 밴드를 포함하는 분광지수가 Chl-a 농도와 높은 상관성을 보였는데, 그 중에서도 3-Band Model(3BM), Normalized Difference Chlorophyll Index(NDCI)가 각각 비슷한 수준으로 가장 높은 통계적 유의성(R2=0.86, RMSE=7.5)을 나타내었다. NDCI의 경우에는 두 개의 분광밴드만 적용되는 간결한 수식과 정규화된(Normalizing) 결과값으로 신속하고 표준화된 프로세싱이 가능할 것으로 보이며 드론 녹조 모니터링에서 적용성이 높을 것으로 기대된다. 3BM의 경우에는 Red-edge 영역에서 두 개의 파장대를 적용해야 하나 본 연구에서 사용한 드론 센서에는 한 개의 Red-edge 밴드만 포함되어서 근적외선으로 대체하여 수식을 적용하였는데 Red-edge 파장영역이 세밀한 분광센서를 활용할 경우에 NDCI 보다 높은 정확도를 나타낼 수 있을 것으로 보인다.

전기자동차 배터리 모듈 커버의 3D 프린팅 제작을 위한 GF/PC 복합소재 필라멘트 설계와 3D 프린팅 공정 및 구조 최적화 (GF/PC Composite Filament Design & Optimization of 3D Printing Process and Structure for Manufacturing 3D Printed Electric Vehicle Battery Module Cover)

  • 유정욱;이진우;김승현;김윤철;서종환
    • Composites Research
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    • 제34권4호
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    • pp.241-248
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    • 2021
  • 전기자동차 시장이 성장함에 따라 배터리 효율을 증가시키기 위해 차량 경량화 이슈가 대두되고 있다. 이에 전기자동차 배터리 모듈을 보호하는 배터리 모듈 커버를 기존 알루미늄 소재에서 알루미늄 대비 절반 수준의 무게를 가지는 고강도/고내열성 고분자 복합소재로 대체하고자 한다. 또한 복잡한 형상에 대한 제약이 없고, 다품종 소량생산에 유리한 3D 프린팅 기술을 접목하여 기술 변화가 빠른 초기 전기자동차 시장에 대응하고자 한다. 복합소재 역학에 기반하여 압출기를 통해 가공한 단섬유 GF(glass fiber)/PC(polycarbonate) 복합소재 내 유리섬유의 임계길이(critical length)가 453.87 ㎛임을 도출하였고, 사이드 피딩(side feeding) 방식의 가공법을 택함으로써 기존 365.87 ㎛이었던 잔류섬유길이를 향상시킴과 동시에 분산성을 향상시켰다. 이에 30 wt%의 GF가 함유된 GF/PC 복합소재로 인장강도(tensile strength) 135 MPa, 탄성계수(Young's modulus) 7.8 MPa의 최적의 물성을 구현하였다. 또한 3D 프린팅 필라멘트가 상용 필라멘트 규격인 두께 1.75 mm, 표준편차 0.05 mm를 만족하기 위해서 필라멘트 압출 조건(온도, 압출속도)을 최적화하였다. 제작된 필라멘트를 통해 기공률을 최소화하며 강도를 최대화하고, 동시에 생산성 향상을 위해 프린팅 속도를 최대화하는 다중 최적화 문제를 통해 3D 프린팅 공정조건(온도, 프린팅 속도)을 최적화하였고, 이로써 기존 상용화 되어있는 동일 소재 필라멘트 대비 인장강도 11%, 탄성계수 56%가 향상된 결과를 얻었으며, 출력물의 후처리(post-process)를 통해 후처리 전 대비 인장강도 5%, 탄성계수 18%를 추가로 향상시켰다. 끝으로 유한요소해석(finite element analysis, FEA) 기법을 활용하여 전기자동차 배터리 모듈 커버의 시험 규격(ISO-12405)의 Mechanical Shock test의 기준을 만족하도록 배터리 모듈 커버의 구조를 최적화하였고, 이로써 배터리 커버 시험규격을 만족하면서 동시에 알루미늄을 사용했을 때 대비 37%의 경량화를 달성하였다. 해당 연구 결과 및 연구 방법을 활용하여 향후 다양한 분야에 고분자 복합소재 3D 프린팅 기술이 활용될 수 있을 것으로 기대된다.

뇌신경과학 연구 및 기술에 대한 민사법적 대응 (Neurotechnologies and civil law issues)

  • 김수정
    • 의료법학
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    • 제24권2호
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    • pp.147-196
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    • 2023
  • 오늘날에는 기술의 발전으로 인간의 뇌에 직접 자극을 가하여 질병을 치료하거나 뇌파를 통해 직접 기계를 조정하는 것이 가능해졌다. 이러한 뇌신경과학기술은 비침습적으로 이루어질 수도 있으나 적어도 현재까지는 뇌에 직접 전극이나 마이크로칩을 이식하는 침습적 방법이 필요한 자극을 더 정확하게 가하거나 뇌파를 더 정밀하게 측정할 수 있다. 뇌심부자극술(DBS)의 경우 파킨슨병, 본태성진전증에 대해 안정적인 치료방법으로 인정받고 있으며, 그 외 알츠하이머나 우울증 등에도 활용할 수 있는지 연구가 진행중이다. 뇌-컴퓨터 인터페이스(BCI)의 경우 임상단계이지만 신경이 손상되어 신체를 움직이지 못하는 사람들의 신체기능을 대체하거나 재활치료를 지원하는 역할을 할 것으로 기대되고 있다. 문제는 이러한 침습적 뇌신경과학기술을 필요로 하는 사람들의 상당수는 질병 또는 신경 손상으로 인해 판단능력이 손상되어 있거나 의사표시를 제대로 할 수 없는 사람들인데 반해, 이 기술들을 이용한 시술은 고도의 침습적인 시술이어서 반드시 환자 본인의 동의를 필요로 한다는 것이다. 특히 뇌신경과학기술이 아직 임상시험단계에 머물러 있는 영역에서는 위험은 그만큼 커지고 이익은 불확실하기 때문에 이를 고려하여 수술을 받을지 여부를 판단할 수 있도록 더 충분한 설명이 이루어져야 한다. 환자에게 성년후견이 개시되어 있다면 성년후견인이 - 경우에 따라서는 법원의 허가를 받아 - 이 시술에 대한 동의를 대신할 수 있을 것이다. 성년후견이 개시되어 있지 않은 경우 환자의 판단능력이 손상되어 있거나 의사표시를 할 수 없는 경우가 문제이다. 우리 의료 실무에서는 환자가 동의할 수 없는 경우 환자의 보호자에게 동의를 받는 경향이 있지만, 환자의 보호자라는 개념은 우리법상 근거를 찾기 어려운 개념이어서 문제가 있다. 장기적으로는 환자의 배우자나 근친이 보충적으로 환자의 의료행위 동의대행권을 갖도록 법률상 규정하는 편이 타당할 것이다. 뇌신경과학시술을 받은 환자에게 부작용 등 손해가 발생한 경우도 검토를 요한다. 만일 환자에게 수술에 수반되는 위험에 대해 제대로 설명이 되지 않았다면 위자료 청구가 가능하다. 의료과실과 부작용 사이에 인과관계가 있다면 그 부작용에 대해서도 손해배상청구를 할 수 있다. 또한 BCI나 DBS 모두 뇌에 전극이나 마이크로칩등을 이식하고 이를 외부의 컴퓨터를 통해 제어하기 때문에 인체의식형 의료기기가 사용된다. 인체이식형 의료기기에는 제조물책임법이 적용되므로 그 결함으로 인해 부작용이 발생했다고 인정된다면 제조자에 대해서 손해배상을 청구할 수 있다. 최근 우리 의료기기법에는 인체이식형 의료기기 책임보험제도가 시행되어 피해자가 구제를 받을 가능성이 더 강하게 보장된다.

음영기복 알고리즘을 활용한 한반도 촬영 위성영상에서의 지형그림자 탐지 (Terrain Shadow Detection in Satellite Images of the Korean Peninsula Using a Hill-Shade Algorithm)

  • 김형규;임중빈;김경민;원명수;김태정
    • 대한원격탐사학회지
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    • 제39권5_1호
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    • pp.637-654
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    • 2023
  • 최근 지구관측 위성이 급격히 발전함에 따라 사용자의 수가 증가하고 있다. 이에 따라 지구관측위성위원회(Committee on Earth Observation Satellites, CEOS)에서는 분석준비자료(Analysis Ready Data, ARD)라는 개념을 제안하고 분석준비자료의 요구 조건을 CEOS ARD for Land (CARD4L)로 정의하여 사용자 친화적인 위성영상을 제공하기 위해 노력하고 있다. 분석준비자료에는 육상분석에 불필요한 픽셀이 식별된 마스크(Unusable Data Mask, UDM)가 영상과 함께 제공되어야 한다. UDM의 종류는 구름, 구름 그림자, 지형그림자 등이 있다. 지형그림자는 지형기복이 큰 산악지형에서 발생되며 지형그림자가 생긴 지역은 복사조도가 낮기 때문에 분석 결과에 오류를 야기시킨다. 기존 지형그림자 탐지연구는 지형그림자 보정을 위해 지형그림자 픽셀을 탐지하는데 목적을 두었지만, 이것은 지형보정 기법으로 대체 가능하다. 따라서 지형그림자 탐지 목적을 확장할 필요가 있다. 산림과 농업분석을 목적으로 한 차세대중형위성 4호(CAS500-4)의 활용을 위해 본 연구에서는 지형그림자 탐지 범위를 태양의 영향을 적게 받는 지역까지 확장하였다. 본 논문은 남북한을 대상으로 지형그림자 마스크 생성을 위해 지형그림자 탐지 가능성을 분석하는데 목적이 있다. 지형그림자 탐지를 위해서 태양의 위치, 지표면의 경사와 경사방향을 이용한 음영기복 알고리즘을 사용하였다. 한반도를 촬영한 5 m급 공간해상도의 RapidEye 영상과 10 m급 공간해상도의 Sentinel-2 영상들을 대상으로 참값과 비교하며 최적의 음영기복 임계값을 결정하였다. 결정된 임계값을 사용하여 지형 그림자 탐지를 수행하고 결과를 분석하였다. 정성적 결과로는 전체적으로 참값과의 형상이 유사함을 확인하였다. 정량적 실험결과는 F1 score가 대부분 0.8에서 0.94 사이인 것을 확인하였다. 본 연구 결과를 바탕으로 남북한을 대상으로 자동적인 지형그림자 탐지가 잘 수행됨을 확인하였다.

라이다(LiDAR) 측량기법을 활용한 고분분포현황 조사 (Survey on the distribution of ancient tombs using LiDAR measurement method)

  • 심현철
    • 헤리티지:역사와 과학
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    • 제56권4호
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    • pp.54-70
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    • 2023
  • 라이다(LiDAR) 측량을 활용한 문화재 조사·연구는 해외에서 이미 활성화되어 있다. 최근 국내에서도 라이다 측량의 장점과 활용도에 대한 인식이 높아져 문화재 조사에 활용한 사례가 조금씩 늘어나는 추세다. 다만, 주로 산성 조사에 한정되었고, 아직 고분 조사에는 적극적으로 활용되고 있지 않다. 이에 대체로 산지에 분포하여 아직 본격적인 조사는 물론이고 복원, 정비 등이 제대로 이뤄지지 못하고 있는 삼국~통일신라시대의 고분군에 대해 라이다 측량을 통한 기초 데이터의 확보가 필요함을 강조하고자 한다. 이를 위해 경주 서악동 장산고분군과 충효동고분군 일대에 대한 라이다 측량을 실시하여 고분의 분포현황과 입지 양상 등을 검토하였다. 그 결과, 이미 정밀지표(측량)조사가 실시된 장산고분군에서는 기존 보고서의 지형도에 표기된 배치도만으로는 알 수 없었던 세밀한 지형정보와 분포양상을 추가로 파악할 수 있었다. 또한, 일제강점기에 10기가 발굴된 이후 추가 조사가 이뤄진 적이 없는 충효동고분군에서는 기존 발굴 고분의 위치를 정확히 파악하였고, 조사되지 않은 고분의 현황과 잔존 양상 등 새로운 정보를 추가로 얻을 수 있었다. 이러한 정보들은 고분군 자체에 대한 조사와 연구는 물론이고, 향후 고분군의 보존과 정비 부분에도 기초자료로 다양하게 활용할 수 있다. 산림지대라 접근이 쉽지 않거나, 관찰이 힘든 산지 고분군의 양상을 파악하는데 라이다 측량은 가장 효과적이다. 지표조사와 같은 실질적인 현지조사에 앞서 실시하여 사전조사 또는 예비조사로써 활용도 높은 데이터를 확보할 수 있다. 따라서, 향후 고분 조사는 라이다 측량을 통해 기초자료를 확보하고 이를 바탕으로 조사와 정비·활용 계획을 수립해 나갈 필요가 있다. 현재까지는 보통 산지에 위치하는 고분군에 대한 조사·연구 및 보존·정비 방안을 수립하기 위해 고분분포도 작성을 위한 정밀지표조사가 먼저 실시되는데, 이에 앞서 라이다 측량 데이터를 확보하여 활용한다면 더욱 효과적이고 정확도 높은 분포도 작성과 현황 파악이 가능할 것이다. 또한, 넓은 지역에 대한 현장 조사에서 발생할 수 있는 정보 누락이나 오류도 상당 부분 방지할 수 있다. 따라서, 향후 고분 조사에 있어 라이다 측량을 적극적으로 활용하여 기초 데이터를 축적해 나갈 필요가 있다.

CRM구축과정에서 마케팅요인이 관계품질과 CRM성과에 미치는 영향 (The Effects on CRM Performance and Relationship Quality of Successful Elements in the Establishment of Customer Relationship Management: Focused on Marketing Approach)

  • 장형유
    • 마케팅과학연구
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    • 제18권4호
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    • pp.119-155
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    • 2008
  • 최근 많은 기업들이 치열한 경쟁에서 생존하기 위해 개별 고객들에게 초점을 맞춘 전사적이고 체계적인 고객관계관리에 전력을 기울이고 있다. 수익성 높은 대부분 기업들의 성공비결은 복합적이겠지만, 고객지향적 사고에의 신속한 적응이 중요한 부분을 차지하고 있다. 고객관계관리 기법 및 운용철학은 고객을 올바르게 이해하는데서 그치지 않고 고객행동을 사전적으로 예측하여 고객요구에 부응한 제품과 서비스를 제공하는 것만이 치열한 경쟁환경에서 생존함과 동시에 거듭된 성장을 이루는 유일한 해결책임을 강조한다. 고객관계관리는 데이터베이스마케팅과 같은 조직내 실무자 중심의 관점과 접근이 아니라 최고경영자의 마케팅 관점의 경영철학 구현을 통한 전사적이고 조직적인 참여가 이루어져야 한다. 그럼에도 불구하고 많은 기업들이 고객관계관리 기법을 도입하고 구축하는 과정에서 이러한 점을 간과해 왔으며 그 결과, 고객관계관리를 통해 수익성을 높인 기업이 있는 반면에 고객관계관리에 엄청난 비용만을 투입하고 별다른 성과를 거두지 못한 기업들도 다수이다. 본 연구는 CRM구축 및 실행과정에서의 성공요인을 기존 연구와 달리 마케팅적 관점에서 발견해 내고 있다. 시장지향성과 고객지향성이라는 마케팅 철학에서부터 고객정 보지향성과 핵심고객지향이라는 실무적 개념까지 포함해서 마케팅적인 관점에서의 성공적 CRM구축을 위한 선행요인을 발견하고, 이러한 요인들이 마케팅관점의 관계품질과 실무적인 CRM성과에 어떤 영향을 미치는지를 분석함과 동시에 관계품질과 CRM성과 간의 관계의 강도까지 실증적으로 분석해 보았다. 경험적 분석 결과 본 연구에서 구축한 마케팅관점의 CRM선행요인들 중에서 일부 요인을 제외하고는 대체적으로 관계품질 및 CRM성과를 높이는데 상당한 기여를 하고 있음이 확인되었으며, 영향관계의 정도에는 어느 정도 차이가 있음이 확인되었다. 또한 관계품질과 CRM성과 및 세부적 개념구성요인들 간에 매우 높은 정(+)의 관계가 존재함을 확인했다. 이는 CRM의 최종 성과를 달성하기 위해서 CRM구축 및 실행이후에 고객만족과 고객신뢰라는 개념적 연결고리를 강화함과 동시에 이러한 관계품질이 고객유지와 고객점유 정도의 향상으로 이어지도록 하는 창조적 전술개발이 요구됨을 의미한다. CRM을 구축 및 실행하는 대부분의 기업들이 조급하게 재무적인 성과를 기대하는 경향이 있는데, CRM은 마케팅철학을 포함하는 장기적인 경영활동임을 주지해야 한다. 기존의 많은 연구들이 취하고 있는 연구맥락에 근거해서 기술적인 시스템만을 갖추었다고 하여 단기적인 성과를 바라는 것은 오히려 비용의 낭비만을 초래 할 수 있음에 주목해야 한다. 본 연구결과를 바탕으로 CRM의 성공적 구축을 통해 관계품질을 강화하는 것에 대한 전략적 통찰을 제공함과 동시에 실질적인 CRM성과를 달성하기 위한 마케팅 관점의 연결구조를 어떻게 효율적으로 강화할 수 있을 것인가에 대한 학술적이고 실무적인 시사점을 도출했다.

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XGBoost를 활용한 리스크패리티 자산배분 모형에 관한 연구 (A Study on Risk Parity Asset Allocation Model with XGBoos)

  • 김영훈;최흥식;김선웅
    • 지능정보연구
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    • 제26권1호
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    • pp.135-149
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    • 2020
  • 인공지능을 기반으로 한 다양한 연구들이 현대사회에 많은 변화를 불러일으키고 있다. 금융시장 역시 예외는 아니다. 로보어드바이저 개발이 활발하게 진행되고 있으며 전통적 방식의 단점을 보완하고 사람이 분석하기 어려운 부분을 대체하고 있다. 로보어드바이저는 인공지능 알고리즘으로 자동화된 투자 결정을 내려 다양한 자산배분 모형과 함께 활용되고 있다. 자산배분 모형 중 리스크패리티는 대표적인 위험 기반 자산배분 모형의 하나로 큰 자산을 운용하는 데 있어 안정성을 나타내고 현업에서 역시 널리 쓰이고 있다. 그리고 XGBoost 모형은 병렬화된 트리 부스팅 기법으로 제한된 메모리 환경에서도 수십억 가지의 예제로 확장이 가능할 뿐만 아니라 기존의 부스팅에 비해 학습속도가 매우 빨라 많은 분야에서 널리 활용되고 있다. 이에 본 연구에서 리스크패리티와 XGBoost를 장점을 결합한 모형을 제안하고자 한다. 기존에 널리 사용되는 최적화 자산배분 모형은 과거 데이터를 기반으로 투자 비중을 추정하기 때문에 과거와 실투자 기간 사이의 추정 오차가 발생하게 된다. 최적화 자산배분 모형은 추정 오차로 인해 포트폴리오 성과에서 악영향을 받게 된다. 본 연구는 XGBoost를 통해 실투자 기간의 변동성을 예측하여 최적화 자산배분 모형의 추정 오차를 줄여 모형의 안정성과 포트폴리오 성과를 개선하고자 한다. 본 연구에서 제시한 모형의 실증 검증을 위해 한국 주식시장의 10개 업종 지수 데이터를 활용하여 2003년부터 2019년까지 총 17년간 주가 자료를 활용하였으며 in-sample 1,000개, out-of-sample 20개씩 Moving-window 방식으로 예측 결과값을 누적하여 총 154회의 리밸런싱이 이루어진 백테스팅 결과를 도출하였다. 본 연구에서 제안한 자산배분 모형은 기계학습을 사용하지 않은 기존의 리스크패리티와 비교하였을 때 누적수익률 및 추정 오차에서 모두 개선된 성과를 보여주었다. 총 누적수익률은 45.748%로 리스크패리티 대비 약 5% 높은 결과를 보였고 추정오차 역시 10개 업종 중 9개에서 감소한 결과를 보였다. 실험 결과를 통해 최적화 자산배분 모형의 추정 오차를 감소시킴으로써 포트폴리오 성과를 개선하였다. 포트폴리오의 추정 오차를 줄이기 위해 모수 추정 방법에 관한 다양한 연구 사례들이 존재한다. 본 연구는 추정 오차를 줄이기 위한 새로운 추정방법으로 기계학습을 제시하여 최근 빠른 속도로 발전하는 금융시장에 맞는 진보된 인공지능형 자산배분 모형을 제시한 점에서 의의가 있다.

고객혁신성과 가치지향성 기반의 2단계 사전 고객세분화를 통한 시장 확산 전략 (A Study on Market Expansion Strategy via Two-Stage Customer Pre-segmentation Based on Customer Innovativeness and Value Orientation)

  • 허태영;유영상;김영명
    • 기술혁신학회지
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    • 제10권1호
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    • pp.73-97
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    • 2007
  • R&D를 통한 미래기술개발은 정보 및 지식기반 경쟁력이라는 틀 안에서 기업의 생존과 연계된 기술적 혁신전략과 맞물려야 하며 개방형 네트워크 R&D 조직을 통하여 고객 중심의 미래기술전략이 이루어져야 한다. 따라서 미래기술개발은 단순히 미래예측을 통한 기술개발에만 그치는 것이 아니라 기술개발 단계 이전부터 고객의 니즈를 파악하여 미래기술 또는 서비스 개발에 실제로 고객 니즈를 반영한 기술의 시장화를 통하여 기업가치의 극대화를 높여야 한다. 일반적인 시장세분화는 일반적으로 인구 통계적 특성 또는 고객의 소비 패턴 등과 같은 과거 자료를 바탕으로 고객을 구분하는 사후세분화를 광범위하게 활용하여 왔으나 이러한 방식은 고객의 다양한 잠재 수요분석을 통한 새로운 시장기회를 탐색하는 데에 어려움이 있어 장기적 관점에서 미래 기술서비스에 대한 수요파악을 위해서는 고객의 심리의식, 라이프스타일 등을 복합적으로 고려한 고객 세분화 기법을 적용한 사전세분화가 실시되어야 한다. 본 연구는 미래통신서비스 수요에 가장 큰 영향을 미칠 것으로 예상되는 고객의 기술수용태도와 일상생활에서 추구하는 가치지향성을 세분화 변수로 선택하고 이를 통하여 미래 통신서비스 시장을 세분화하는 것을 목적으로 하였으며 기술 개발활동 단계부터 사전세분화를 통하여 기술개발전략 구축에 활용하고자 하였다. 우선 신기술에 대한 수용태도를 기준으로 2개의 군집을 도출하였으며 구분된 2개의 군집에 대하여 각각 고객의 가치지향성을 기준으로 2차 세분화 분석을 실시하는 계층적 고객세분화 모형을 제시하였다. 계층적 모형을 통하여 도출된 군집에 대한 상세 분석을 통해 군집별 세부적인 특성을 살펴보았으며 이에 따라 각각의 세분 군집이 독립된 개별 시장으로 반응하고 있음을 통계적으로 밝혀내었으며 대응일치분석을 통하여 특정 미래통신서비스에 대한 시장의 진입, 확산 그리고 전이가 용이할 수 있도록 목표 세분 군집을 위치화 하였다. 비율(ICM:TE ratio)은 대조군(1:6.0)이 group A(1:3.4)나 group B(1:3.4)보다 유의하게(p<0.05) 높았다. 생쥐 2-세포기 배를 배양하여 72시간까지의 배 발달율을 살펴보면 배양액에 에너지원을 첨가하는 것이 효과적이었으며, 자궁액 농도보다는 난관액 농도로 에너지원을 조절했을 때 배 발생 능력이 높은 경향을 보였다.. 시험 2는 1일령 육계($Ross^{(R)}$종) 240수(암 수 각각 120수)를 공시하여 6처리 4반복, 반복당 10수(암 수 동수) 씩을 케이지(가로: 35.5 cm, 세로: 45 cm, 높이: 55 cm)에 완전 임의배치하여 각각 35일간사양 시험을 실시하였다. 시험 1에서 생산지수는 대조구에 비해 첨가구들이 높은 경향이 있었고 herbs M구가 가장 높았다. 시험 2에서 $4{\sim}5$주 사료 섭취량은 대조구에 비해 첨가구들이 유의적으로 높았다(P<0.05) 사료 요구율은 항생제 처리구가 다른 처리구보다 낮았다. 시험 1의 RBC와 적혈구 용적 (HCT 또는 PCV), Hb는 첨가구들이 대조구보다 유의적으로 높았다(P<0.05). 시험 2의 BA는 대조구보다 첨가구들이 유의적으로 낮았다(P<0.05). 시험 1과 시험 2의 혈청 IgG 농도는 대조구에 비해 첨가구들이 유의적으로 높았다(P<0.05). 시험 1과 시험 2의 장내 미생물 균총과 영양소 이용율은 처리간에 통계적 차이가 없었다. 결론적으로 일부 한방제와 생약제제는 육계에서 항생제를 대체하여 사용이 가능하며 특히 혈액의 성분에 유의한 영향을 미치는 것으로 사료된다. 실증연구가 필요할 것으로 사료된다.trip과 Sof-Lex disc로 얻어진 표면은 레진전색제의 사용으로 표면조도의 개선이 이루어지지 않았다.^{11}C]raclopride$ PET을 이용하여 비흡연 정상인에서 흡연에 의한 도파민 유리를

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화장품의 세계적인 개발동향과 21세기 아시아인을 위한 기능성 화장품 (Global Cosmetics Trends and Cosmceuticals for 21st Century Asia)

  • T.Joseph Lin
    • 대한화장품학회지
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    • 제23권1호
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    • pp.5-20
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    • 1997
  • 2차대전 이후에 미국, 유럽, 일본의 사례와 냉전 종식 후의 동구권 국가의 사례 등을 볼 때, 전쟁과 가난에 의하여 화장품 소비는 억제되며, 평화와 번영의 시기에는 그 소비가 증대된다. 그 외에도 화장품시장의 성장은 아시아권 국가에서 볼 수 있는 것처럼 경제성장, 대중매체의 발달에 의해서, 혹은, 중국본토에서 볼 수 있는 경제제도의 변화 및 정치 흐름에 의한 것일 수도 있다. 앞에서 본 전쟁, 경제, 정치흐름, 대중매체 등의 요소 이 외에도 생활방식, 종교, 윤리, 가치관 등도 화장품 시장의 성장에 영향을 줄 수 있다. 화장품은 사회의 산물이다. 사회와 그 구성원의 needs가 변하면 그에 따라 화장품도 내용물, 포장, 배송, marketing concepts, 소구사항 등도 변하게 된다. 많은 점에서 화장품은 우리사회의 거울이며, 사회변화를 반영한다. 1970년대 초반까지 미국에서의 화장품은 주로 백인 영성을 위하여 개발되었다. 그러나 60년대의 시민권운동 이후, 70, 80 년대에는 미국의 흑인 여성을 위한 제품(색조화장)시장이 급성장하였으며, 안전성이 제대로 검토되지 않은 원료의 사용으로 부작용이 증가하였다. 이에 따라 FEA 규제에 의하여 70년대부터는 제품에 사용원료를 명기하게 되었다. 기존 원료의 안전성이 다시 검토되었으며 안전성이 확인되지 않은 많은 원료, 특히 기존에 사용되던 많은 색소의 사용이 제한되었다. 결과적으로 안전을 중시하는 "hypoallergenic" 화장품이 유행하였고, 원료의 사용에서도 기능성 있는 복잡한 이름의 원료보다는 소비자에게 쉽게 인식되는 이름의 원료를 선택하게 되었다. 유럽에서도 신원료명기법이 제정되어 신제품 개발을 위한 개발자의 원료선택에영향을 미치게 되었다. 그러나 원료의 명기에 따라 경쟁사의 제품복제가 매우 쉬워졌다. 환경오염도 마찬가지로 화장품 흐름에 영향을 미친다. 예를 들어 성층권의 오존층이 얇아지면서 suncare 제품의 소비가 늘었다. Hair spray제품에 있어서는 propellant로 사용되는 CFC가 오존층 파괴의 주범임이 밝혀지고 나서는 propellant를 다른 것으로 대체한 제품들이 많이 나왔으나 예전에 hair spray가 끌었던 만큼의 인기는 회복할 수 없었다. 이외에도 천연화장품원료의 증가. 비 동물시험법의 개발, 포장의 간소화 등은 시대의 변화를 반영하는 것 들이다. 한편 70년대에 고조에 달했던 아무런 효과도 없는 화장품에 대한 비판에 대해서 80년대에는 효능 위주의 제품이 미국을 휩쓸었으며, FDA에 의하여 이에 제동이 걸렸다. 그러나 고기능성 화장품에 대한 소비자의 요구는 끊이질 않았다. 이때에 유명한 원료로는 AHA가 있으며 이를 사용한 화장품이 의약품이냐 화장품이냐 하는 논쟁이 있었다. 이와 같이 의약품과 화장품의 구분을 명확히 할 필요성이 제기되었으며, 기능성 화장품은 미국에서는 OTC, 일본에서는 quasi-drug 라고 구분하였다. Cosmeceuticals는 cosmetics와 pharmaceuticals의 합성어이며, 90년대 미국에서 관심을 끌었고, 세계적인 관심사가 되었다. 과거에 식품업계에서 nutraceuticals라는 단어가 사용되었으나 FDA에 의하여 의약품으로 분류될 위험성으로 인하여 이 단어를 전면으로 사용하진 않았으며, 무기물과 비타민을 사용한 경우에는 nutra-cosmeceuticals라는 단어를 사용할 수도 있었으나 이 또한 FDA와의 문제가 생길 소지가 있어 사용이 자제되었다. 법적규제에도 불구하고, 소비자의 요구와 새로운 기술에 의하여 계속 개발되고 있으며, 수많은 아시아의 소비자의 욕구를 충족시키기위한 새로운 종류의 cosmeceuticals가 21세기의 문턱에서 범람하고 있다. 아시아권의 화장품시장은 성장을 계속하고 있으며, cosmeticals중에서도 미백 제품이 가장 중요한 종류이다. 백인여성은 갈색의 피부를 갖길 원하는 반면 일본, 중국, 한국의 여성들은 하얀 피부를 갖고자 한다. 단순히 안료를 사용하는 방법이 아닌 피부자체가 하얗게 되길 바라는 것이다. 미국에서는 OTC로 구분된 hydeoquinone이 일본과 한국에서는 사용이 금지되고 있으며, 안전하고 새로운 미백원료의 개발을 위한 탐색이 계속되고 있다. 즉 미국과 유럽의 화장품 회사는 피부를 검게 하기 위하여 melanogenesis를 활성화시키는 방법을 찾고 있으며, 이와 반대로 아시아권의 화장품회사는 melanin합성을 억제하기 위한 방법을 찾고 있다. 각기 다른 소비자의 취향을 만족시키기 위해서 21세기의 화장품 과학자는 상당히 바쁠 것임에 틀림이 없다.임에 틀림이 없다.

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기계학습을 활용한 상품자산 투자모델에 관한 연구 (A Study on Commodity Asset Investment Model Based on Machine Learning Technique)

  • 송진호;최흥식;김선웅
    • 지능정보연구
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    • 제23권4호
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    • pp.127-146
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    • 2017
  • 상품자산(Commodity Asset)은 주식, 채권과 같은 전통자산의 포트폴리오의 안정성을 높이기 위한 대체투자자산으로 자산배분의 형태로 투자되고 있지만 주식이나 채권 자산에 비해 자산배분에 대한 모델이나 투자전략에 대한 연구가 부족한 실정이다. 최근 발전한 기계학습(Machine Learning) 연구는 증권시장의 투자부분에서 적극적으로 활용되고 있는데, 기존 투자모델의 한계점을 개선하는 좋은 성과를 나타내고 있다. 본 연구는 이러한 기계학습의 한 기법인 SVM(Support Vector Machine)을 이용하여 상품자산에 투자하는 모델을 제안하고자 한다. 기계학습을 활용한 상품자산에 관한 기존 연구는 주로 상품가격의 예측을 목적으로 수행되었고 상품을 투자자산으로 자산배분에 관한 연구는 찾기 힘들었다. SVM을 통한 예측대상은 투자 가능한 대표적인 4개의 상품지수(Commodity Index)인 골드만삭스 상품지수, 다우존스 UBS 상품지수, 톰슨로이터 CRB상품지수, 로저스 인터내셔날 상품지수와 대표적인 상품선물(Commodity Futures)로 구성된 포트폴리오 그리고 개별 상품선물이다. 개별상품은 에너지, 농산물, 금속 상품에서 대표적인 상품인 원유와 천연가스, 옥수수와 밀, 금과 은을 이용하였다. 상품자산은 전반적인 경제활동 영역에 영향을 받기 때문에 거시경제지표를 통하여 투자모델을 설정하였다. 주가지수, 무역지표, 고용지표, 경기선행지표 등 19가지의 경제지표를 이용하여 상품지수와 상품선물의 등락을 예측하여 투자성과를 예측하는 연구를 수행한 결과, 투자모델을 활용하여 상품선물을 리밸런싱(Rebalancing)하는 포트폴리오가 가장 우수한 성과를 나타냈다. 또한, 기존의 대표적인 상품지수에 투자하는 것 보다 상품선물로 구성된 포트폴리오에 투자하는 것이 우수한 성과를 얻었으며 상품선물 중에서도 에너지 섹터의 선물을 제외한 포트폴리오의 성과가 더 향상된 성과를 나타남을 증명하였다. 본 연구에서는 포트폴리오 성과 향상을 위해 기존에 널리 알려진 전통적 주식, 채권, 현금 포트폴리오에 상품자산을 배분하고자 할 때 투자대상은 상품지수에 투자하는 것이 아닌 개별 상품선물을 선정하여 자체적 상품선물 포트폴리오를 구성하고 그 방법으로는 기간마다 강세가 예측되는 개별 선물만을 골라서 포트폴리오를 재구성하는 것이 효과적인 투자모델이라는 것을 제안한다.